常駐の案件一覧

大規模データ、大規模モデル、多数のアクセラレータクラスター環境を前提とした、次世代データ解析基盤モデルの事前学習・開発に携わっていただきます。
　
◇データ解析・研究開発
大規模データ・医療関連データの前処理、品質評価、データ分析、特徴量およびデータ表現設計、学習・評価データセットの整備
◇機械学習/深層学習モデル開発
深層学習アーキテクチャを用いた基盤モデルの設計・実装・評価、表現学習/自己教師あり学習、ハイパーパラメータ調整、モデル性能評価・改善
◇大規模学習・開発基盤
分散学習フレームワークを用いた分散学習ジョブの設計・運用・最適化、I/Oパイプライン高速化、コンテキスト学習最適化、MLOps/ML Systems構築
◇チーム連携
評価指標・ベンチマーク設計、実験ログ管理・ドキュメント化、研究者やデータサイエンティストとの協働

– アーキテクチャ設計と事前学習の実務経験
– 最新アーキテクチャを用いた大規模モデルの設計・実装経験
– 計算リソースの定量的見積もり能力
– 数十億〜数百億規模のパラメータモデルにおける事前学習のチューニングおよび学習安定化の経験
– 大規模分散学習のエンジニアリング
– 分散学習フレームワークのカスタマイズ・チューニング経験（モデル規模や帯域に合わせた最適化）
– マルチノード環境でのアクセラレータ間通信ボトルネック解消、大規模データに対する効率的なI/Oパイプライン設計経験
– シーケンス並列等の実装による学習最適化経験

創業期のスタートアップにおける、インフラ基盤の設計・運用保守業務です。一般ユーザー向けサービスと、データ解析を行うプロダクトの2つの基盤を並行して立ち上げるため、以下の業務を担当していただきます。
　

• 複数プラットフォームの統合管理基盤構築
• 医療・情報セキュリティ基準に準拠したセキュリティ基盤の確立
• データ処理フロー設計、およびコスト最適化とスケーラビリティの両立
• AWS/GCP/Azure等を中心としたクラウドインフラの設計・構築・運用・保守
• AIモデル運用のためのMLOpsパイプライン構築・改善
• IaCツールによる環境構築の自動化
• コンテナ技術ベースの運用管理
• 監視・ログ設計、アラート基盤構築等のSRE活動
• 高負荷処理が必要なAI向けHPC環境の運用

– クラウドインフラ（AWS/GCP/Azure等）の構築・運用経験（5年以上）
– MLOps（学習・推論・デプロイまでのパイプライン）構築・運用経験
– IaCツールの知見・運用経験
– コンテナ技術の知見・運用経験
– SREに関する知見（監視、障害対応、パフォーマンス改善等）

金融機関向けデータ整備プロジェクトにて、利用目的の理解・データ特定、メタデータ整理、データ加工・開発を行っていただくポジションです。
データプラットフォーム上でのデータマート構築、処理パイプライン実装等を想定しています。
　
■想定業務内容

• データプラットフォーム上でのデータ加工
• データマート作成
• 処理パイプライン実装

– 要件・設計内容を理解した上でのデータ整備の実務経験
– PythonまたはSQLを用いたデータ加工・集計・抽出の実装経験
– データパイプライン構築またはETL/ELT処理の実装経験
– テーブル結合、フィルタリング、集計、データ整形の実務経験

業務システムの導入・刷新に伴い、上流の要件整理から標準機能を中心とした設計・開発までを一気通貫でご担当いただきます。
現場の業務フローの可視化や、顧客ステークホルダーとのヒアリング・要件定義を進めつつ、標準機能を駆使して実機への落とし込み(実装)まで主導していただくポジションです。
　　

• 顧客への業務ヒアリング、および要件定義
• 業務フローの可視化・整理・ドキュメント作成
• Salesforce標準機能(フロー/Flow、各種設定)を用いた設計・実装
• ステークホルダーとの進捗調整、およびプロジェクト推進支援
  　　
  ■導入・開発環境■
  Salesforce(Flow含む標準機能メイン)
  (周辺技術:Apex, LWC, API/ETL連携, データプラットフォーム, AI機能など ※知見があれば尚可)

– Salesforce標準機能を用いた設計・実装の実務経験(特にフロー/Flowの実装経験)
– 顧客への要件ヒアリングから要件定義までの上流工程経験
– 既存業務や新業務フローを可視化し、ドキュメントへ整理できるスキル
– ステークホルダーと円滑に合意形成を図り、能動的に動ける高いコミュニケーション能力

既存のシステムに対して機能を追加導入する案件です。
アプリ構築を中心にご支援いただくポジションを想定しています。

想定業務内容

• 機能導入に伴うアプリ設計・実装
• 既存システムへの機能追加に関する技術検討
• 顧客との仕様調整・折衝
• 説明資料、検討資料等の作成
• 必要に応じた課題整理、対応方針の検討

– アプリ構築経験
– Pythonでのコーディングスキル
– AI開発に関する知見
– 顧客折衝経験
– 説明資料、検討資料等の作成スキル

• システムインテグレーターの支援先である大手小売企業において、既存の店舗決済システムを次世代システムへ刷新するプロジェクトが進行しています。
• アプリケーション側の基本設計および詳細設計をご担当いただける方を募集しています。

– システム開発経験（5年以上）
– 基本設計経験（5年以上）
– 詳細設計経験（5年以上）
– 円滑なコミュニケーション能力

公共機関向けネットワークシステムの設計・構築業務において、サーバーチームのメンバーとしてご担当いただきます。

-OS（WindowsServer、Linux）および仮想化基盤の構築経験が豊富な方
-バックアップ＆レプリケーション環境の構築経験が豊富な方（特定のバックアップソフト経験だと尚良し）
-コミュニケーション良好な方
-東京都内のプロジェクトルームに常駐可能な方

• 大手小売業向けの決済端末システム開発プロジェクト
• クラウド環境で動作する決済システムの構築を担当

– ネットワーク（プライベート/パブリックサブネット、ネットワークアドレス変換/ブリッジなど）の知識
– AWS/GCP/Azure等のクラウドサービスを用いた開発経験
– コンテナオーケストレーションツールを前提としたマイクロサービスアプリケーションの開発または運用経験
– RDBMSの知識
– NoSQLの知識

省庁向けの大規模ネットワークシステム構築プロジェクトにおける、個別システムのNW移行を担うハイクラスNWエンジニアポジション。
・省庁側の個別システムNW移行にともなう基本・詳細設計、構築、および移行業務の遂行
・リードSEとしての主体的な作業推進、および移行に関わるタスクの牽引
・クライアント（管理者・利用者）向けの説明資料作成、および移行にともなうフロントでの説明対応
・各ステークホルダーとの折衝・調整業務全般

– 中・大規模ネットワークインフラ案件における豊富な設計・構築、および移行の実務経験（SD-WANの経験があれば尚可）
– プロジェクトでのリーダーまたはサブリーダー経験（リードSEとして自走できること）
– エンドユーザー（管理者・利用者）向けの分かりやすい説明資料の作成、およびプレゼン・説明経験
– 業務システムや基幹システムの移行に関する基本知識を有し、フロントに立って移行を推進できる能力
– ステークホルダーとの円滑な折衝ができる高いコミュニケーション能力
– プロジェクトルームへ常駐対応が可能な方

AI×医療・バイオ領域における最先端の生成AI基盤モデル開発。
・1兆データポイントのエピゲノムデータを用いた言語モデルの設計およびフルスクラッチ事前学習
・GB200（複数ノード）を用いた大規模分散事前学習環境の構築・最適化
・数千万規模の超長尺コンテキストに対応するモデル構造（Mambaやコンテキスト並列等）の検討・実装
※分散学習時のメモリ・通信ボトルネックを自力で解決する挑戦的なR&Dポジションです。

– マルチノードGPU環境における大規模モデルの分散事前学習経験（または同等の知見）
– PyTorch、DeepSpeed、Megatron-LM等を用いた並列学習（テンソル/パイプライン/コンテキスト並列）の実装・最適化経験
– OOMや通信ボトルネック発生時、CUDAや通信レイヤーを含めて原因特定・解決できる高度なトラブルシューティング能力
– 超長尺コンテキストを扱う代替バックボーン（Mamba、状態空間モデル等）への強い関心とキャッチアップ力